基于深度学习的实时违章停车检测系统
计算机视觉与模式识别
2017-10-10 v1 机器学习
机器学习
摘要
日益增多的违章停车问题已变得越来越严重。如今检测违章停放车辆的方法多基于背景分割。然而，该方法的鲁棒性较弱且对环境敏感。得益于深度学习，本文提出了一种新颖的违章车辆停放检测系统。摄像头捕获的违章车辆首先由著名的 Single Shot MultiBox Detector (SSD) 算法进行定位与分类。为提升性能，我们提出通过调整默认框的纵横比来优化 SSD，以使其更好地适应我们的数据集。此后，采用运动跟踪与分析来判断感兴趣区域 (ROI) 内的违章车辆。实验表明，该系统在复杂环境中能够实现 99% 的准确率和实时 (25FPS) 检测，且具有很强的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1710.02546,
title = {Real-Time Illegal Parking Detection System Based on Deep Learning},
author = {Xuemei Xie and Chenye Wang and Shu Chen and Guangming Shi and Zhifu Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.02546},
year = {2017}
}
备注
5pages,6figures